公开(公告)号：CN111192631A

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN202010000530.1

申请日：2020-01-02

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 吴杨 ,  杨瑞 ,  赵屹

IPC: G16B20/00 ,  G16B5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种构建用于预测蛋白质-RNA相互作用结合位点模型的方法和系统，与其对应的还包括使用该方法预测蛋白质-RNA相互作用结合位点的方法和系统。其使用RNA与蛋白质结合位点处及上下游的序列特征以及测定的RNA结构特征来训练深度学习模型，并使用所述模型对蛋白质-RNA相互作用结合位点进行预测。在所述特征的提取过程中分别使用了基于卷积神经网络构建的基序获取模块和基于循环神经网络构建的上下文语义获取模块。本发明中训练出的模型在判断准确度和计算时间以及应用平台的广泛性方面都相比于现有技术有着显著进步。

公开(公告)号：CN111192631B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202010000530.1

申请日：2020-01-02

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 吴杨 ,  杨瑞 ,  赵屹

IPC: G16B20/00 ,  G16B5/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种构建用于预测蛋白质‑RNA相互作用结合位点模型的方法和系统，与其对应的还包括使用该方法预测蛋白质‑RNA相互作用结合位点的方法和系统。其使用RNA与蛋白质结合位点处及上下游的序列特征以及测定的RNA结构特征来训练深度学习模型，并使用所述模型对蛋白质‑RNA相互作用结合位点进行预测。在所述特征的提取过程中分别使用了基于卷积神经网络构建的基序获取模块和基于循环神经网络构建的上下文语义获取模块。本发明中训练出的模型在判断准确度和计算时间以及应用平台的广泛性方面都相比于现有技术有着显著进步。